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Matriz de correlação
A matriz de correlação mostra os valores de correlação de Pearson, que medem o grau de relação linear entre cada par de itens ou variáveis. Os valores de correlação podem cair entre -1 e +1. Entretanto, na prática, os itens geralmente têm correlações positivas. Se os dois itens tendem a aumentar e diminuir juntos, o valor de correlação é positivo.
Interpretação
Use a matriz de correlação para avaliar a força e a direção da relação entre dois itens ou variáveis. Valores de correlação altos e positivos indicam que os itens medem a mesma habilidade ou característica. Se os itens não estão altamente correlacionados, os itens podem medir diferentes características ou podem não estar claramente definidos.
Variáveis com valores de correlação maiores do que 0,7 são, frequentemente, considerados altamente correlacionados. Contudo, o valor de benchmark adequado para uso também depende dos padrões em sua área de assunto e do número de itens na análise.
Matriz de Correlação
| Item 1 | Item 2 | |
|---|---|---|
| Item 2 | 0,903 | |
| Item 3 | 0,867 | 0,864 |
Nesses resultados, todos os itens estão altamente correlacionados entre si. O Item 1 e o Item 2 têm uma correlação linear positiva de 0,903. O Item 1 e o Item 3 têm uma correlação linear positiva de 0,867, e o Item 2 e o Item 3 têm uma correlação linear positiva de 0,864. Portanto, esses itens parecem medir a mesma característica.
Matriz de covariância
A matriz de covariância exibe os valores de covariância, que medem a relação linear de cada par de itens ou variáveis. Valores de covariância positivos indicam que valores acima da média de uma variável estão associados a valores médios acima da outra variável e que valores abaixo da média de uma variável estão associados com valores abaixo da médis de outra variável. Valores de covariância negativos indicam que valores acima da média de uma variável estão associados com valores médios abaixo da outra variável.
Diferente do coeficiente de correlação, a covariância não é padronizada. Portanto, os valores de covariância podem variar de infinito negativo a infinito positivo e podem ser difíceis de interpretar. Para interpretar mais facilmente a relação linear entre cada par de itens ou variáveis, use a matriz de correlação.
Média
A média é a soma de todas as observações dividida pelo número de observações. O Minitab calcula a média de cada item e a média total. A média do item é a soma de todos os escores de um item dividida pelo número de escores daquele item. A média total é a soma de todas as médias do item.
Interpretação
Use a média do item para descrever os escores de cada item ou variável com um único valor que representa o centro dos dados.
Estatísticas de Itens e Gerais
| Variável | Contagem Total | Média | DesvPad |
|---|---|---|---|
| Item 1 | 50 | 3,1600 | 1,2675 |
| Item 2 | 50 | 2,8400 | 1,3607 |
| Item 3 | 50 | 2,9400 | 1,3463 |
| Total | 50 | 8,9400 | 3,8087 |
Nesses resultados, o escore médio do Item 1 é o maior (3,16) e o escore médio do Item 2 é o menor (2,84). A média total é a soma das médias para todos os três itens.
StDev
O desvio padrão (StDev) é a medida mais comum de dispersão, ou o quanto os dados estão dispersos sobre a média. O Minitab calcula o desvio padrão dos escores para cada item ou variável, bem como o total dos desvios padrão.
Interpretação
Use o desvio padrão para os itens a fim de determinar o grau de dispersão dos escores a partir da média para cada item.
Estatísticas de Itens e Gerais
| Variável | Contagem Total | Média | DesvPad |
|---|---|---|---|
| Item 1 | 50 | 3,1600 | 1,2675 |
| Item 2 | 50 | 2,8400 | 1,3607 |
| Item 3 | 50 | 2,9400 | 1,3463 |
| Total | 50 | 8,9400 | 3,8087 |
Nesses resultados, os escores do Item 2 têm o maior desvio padrão (1,3607). Isso indica que os escores do Item 2 têm a maior variabilidade dos três itens. O Item 1 tem o menor desvio padrão (1,2675) e a menor variabilidade dos escores. O desvio padrão total é a soma dos desvios padrão de todos os três itens.
Alfa de Cronbach
O alfa de Cronbach é uma medida de consistência interna que é calculada usando-se a variância amostral, os escores totais e o número de itens.
Interpretação
Use o alfa de Cronbach para avaliar como itens consistentemente múltiplos em uma pesquisa ou teste avaliam a mesma habilidade ou característica. Valores maiores do alfa de Cronbach sugerem maior consistência interna. Um valor de benchmark de 0,7 é comumente usado. Geralmente, se o alfa de Cronbach for maior que 0,7, você tem evidências de que os itens da pesquisa ou do teste medem a mesma habilidade ou característica. Se o alfa de Cronbach estiver abaixo de 0,7, os itens não medem confiavelmente uma habilidade ou característica única para concluir que pelo menos alguns dos itens medem a mesma característica. Contudo, o valor de benchmark adequado para uso também depende dos padrões em sua área de assunto e do número de itens na análise.
Alfa de Cronbach
| Alfa |
|---|
| 0,9550 |
Nesses resultados, o alfa de Cronbach geral é 0,955. O valor é maior que o benchmark comum de 0,7 e sugere que os itens estão medindo a mesma característica.
Média total aj.
A média total ajustada é a soma de todas as médias do item, excclindo-se a média do item omitido.
Interpretação
Use a média total ajustada para ver como o valor da média total muda quando um item é removido da análise.
Estatísticas de item omitido
| Variável Omitida | Média Total Ajust. | DesvPad Total Ajust. | Item - Corr Total Aj. | Múltiplas Corr. Quadradas | Alfa de Cronbach |
|---|---|---|---|---|---|
| Item 1 | 5,780 | 2,613 | 0,9166 | 0,8447 | 0,9268 |
| Item 2 | 6,100 | 2,525 | 0,9134 | 0,8413 | 0,9277 |
| Item 3 | 6,000 | 2,563 | 0,8870 | 0,7869 | 0,9476 |
Nesses resultados, a média total ajustada quando o Item 1 é omitido da análise é 5,78. Isto é, a soma do escore médio do Item 2 e o escore médio do Item 3 é 5.780.
DesvPdr do total ajust.
O desvio padrão total ajustado é o desvio padrão do escore total após omitir um item.
Interpretação
Use o desvio padrão total ajustado para ver como o valor do desvio padrão total muda quando um item é removido da análise.
Estatísticas de item omitido
| Variável Omitida | Média Total Ajust. | DesvPad Total Ajust. | Item - Corr Total Aj. | Múltiplas Corr. Quadradas | Alfa de Cronbach |
|---|---|---|---|---|---|
| Item 1 | 5,780 | 2,613 | 0,9166 | 0,8447 | 0,9268 |
| Item 2 | 6,100 | 2,525 | 0,9134 | 0,8413 | 0,9277 |
| Item 3 | 6,000 | 2,563 | 0,8870 | 0,7869 | 0,9476 |
Nesses resultados, o desvio padrão total ajustado quando o Item 1 é omitido da análise é 2,613.
Correl. total ajustada pelo item
A correlação total ajustada pelo item é a correlação entre os escores de um item omitido e o total dos escores de todos os outros itens. Apesar de os valores da correlação total ajusta pelo item poder, teoricamente, variar de -1 a 1, na prática, os valores normalmente variam entre 0 e 1.
Interpretação
Use a correlação total ajustada pelo item para avaliar se a remoção de um item da análise aprimora a consistência interna. Um valor mais alto de correlação ajustada pelo item (mais próximo de 1) sugere que o item omitido mede as mesmas características que os outros itens. Se um item omitido tiver um valor de correlação ajustado pelo item baixo, um valor de correlação quadrática múltipla baixo e um valor alfa de Cronbach substancialmente maior, você deve considerar remover o item da pesquisa ou testá-lo para aprimorar sua consistência interna.
Estatísticas de item omitido
| Variável Omitida | Média Total Ajust. | DesvPad Total Ajust. | Item - Corr Total Aj. | Múltiplas Corr. Quadradas | Alfa de Cronbach |
|---|---|---|---|---|---|
| Item 1 | 5,780 | 2,613 | 0,9166 | 0,8447 | 0,9268 |
| Item 2 | 6,100 | 2,525 | 0,9134 | 0,8413 | 0,9277 |
| Item 3 | 6,000 | 2,563 | 0,8870 | 0,7869 | 0,9476 |
Nesses resultados, a correlação total ajustada pelo item para o Item 1 é 0,9166. A correlação total ajustada do item para o Item 2 é 0,9134. A correlação total ajustada pelo item para o item 3 é 0,887. Como a correlação total ajustada pelo item para todos os itens é consistentemente alta, a evidência sugere que todos os itens medem a mesma característica.
Correl. quadrática múltipla
A correlação quadrática múltipla é o coeficiente de determinação (R22) quando o item omitido é regressado nos itens restantes. A amplitude dos valores está entre 0 e 1.
Interpretação
Use os valores de correlação quadrática múltipla para avaliar se a remoção de um item da análise aprimora a consistência interna. Um valor mais alto de correlação quadrática múltipla (mais próximo de 1) sugere que o item omitido mede as mesmas características que os outros itens. Se um item omitido tiver um valor de correlação quadrática baixa múltipla, um valor baixo de correlação total ajustado pelo item e um valor alfa de Cronbach substancialmente maior, você deve considerar remover o item da pesquisa ou testá-lo para aprimorar sua consistência interna.
Estatísticas de item omitido
| Variável Omitida | Média Total Ajust. | DesvPad Total Ajust. | Item - Corr Total Aj. | Múltiplas Corr. Quadradas | Alfa de Cronbach |
|---|---|---|---|---|---|
| Item 1 | 5,780 | 2,613 | 0,9166 | 0,8447 | 0,9268 |
| Item 2 | 6,100 | 2,525 | 0,9134 | 0,8413 | 0,9277 |
| Item 3 | 6,000 | 2,563 | 0,8870 | 0,7869 | 0,9476 |
Nesses resultados, a correlação quadrática múltipla do Item 1 é 0,8447. A correlação quadrática múltipla do Item 2 é 0,8413. A correlação quadrática múltipla do item 3 é 0,7869. Como a correlação quadrática múltiplade todos os itens é consistentemente alta, a evidência sugere que todos os itens medem a mesma característica.
Alfa de Cronbach (para um item omitido)
O alfa de Cronbach para um item omitido é o valor do alfa de Cronbach para os itens restantes após um item ser removido da análise. O alfa de Cronbach é uma medida de consistência interna que é calculada usando-se a variância amostral, os escores totais e o número de itens.
Interpretação
Use o alfa de Cronbach para itens omitidos para avaliar se a remoção de um item da análise aprimora a consistência interna. Valores bastante consistentes de alfa de Cronbach de todos os itens omitidos sugerem que todos os itens medem a mesma característica. Um alfa de Cronbach substancialmente mais alto de um item omitido específico sugere que ele não mede as mesmas características que os outros itens. Se um item omitido tiver um valor de correlação quadrática baixa múltipla, um valor baixo de correlação total ajustado pelo item e um valor alfa de Cronbach substancialmente maior, você deve considerar remover o item da pesquisa ou testá-lo para aprimorar sua consistência interna.
Estatísticas de item omitido
| Variável Omitida | Média Total Ajust. | DesvPad Total Ajust. | Item - Corr Total Aj. | Múltiplas Corr. Quadradas | Alfa de Cronbach |
|---|---|---|---|---|---|
| Item 1 | 5,780 | 2,613 | 0,9166 | 0,8447 | 0,9268 |
| Item 2 | 6,100 | 2,525 | 0,9134 | 0,8413 | 0,9277 |
| Item 3 | 6,000 | 2,563 | 0,8870 | 0,7869 | 0,9476 |
Nesses resultados, o alfa de Cronbach quando o item 1 é omitido é 0,9268. O alfa de Cronbach quando o item 2 é omitido é 0,9277. O alfa de Cronbach quando o item 3 é omitido é 0,9476. Como o alfa de Cronbach para todos os itens omitidos é similar, a evidência sugere que todos os itens medem a mesma característica.
Matriz de dispersão
A matriz de dispersão é uma matriz de gráficos de dispersão. Cada gráfico de dispersão na matriz representa graficamente os escores de um par de itens nos eixos x e y.
Interpretação
Use o gráfico para avaliar visualmente a relação entre cada combinação de itens ou variáveis.
Esta matriz de dispersão sugere que todos os pares dos itens têm uma relação linear positiva.
